Ders Detayı
Ders Tanımı
Ders | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
---|---|---|---|---|---|
BİYOİSTATİSTİĞE GİRİŞ | - | Senelik | 16+4 | - | 2 |
Ders Programı |
Ön Koşul Dersleri | |
Önerilen Seçmeli Dersler |
Dersin Dili | İngilizce |
Dersin Seviyesi | Lisans |
Dersin Türü | Kurul Dersi |
Dersin Koordinatörü | Prof.Dr. Mehmet KOÇAK |
Dersi Verenler | Prof.Dr. Mehmet KOÇAK |
Dersin Yardımcıları | |
Dersin Amacı | Bu ders, temel istatistiksel kavramların, istatistiksel analizde kullanılan ölçüm türlerinin ve örnekleme stratejilerinin ve araştırma tasarımı türlerinin tanıtılmasıyla başlar ve ardından istatistiksel grafik örnekleri gelir. Veri analizinin ilk adımı olarak tanımlayıcı istatistikler tanımlanacak ve örnekler tartışılacaktır. Olasılık kavramına kısa bir giriş yaptıktan sonra, Bernoulli, Binom, Negative Binom, Hypergeometric, Gaussian (Normal), Student-t, Ki-Kare ve F dağılımları gibi, istatistiksel analiz, test ve modellemede en sık kullanılan bazı olasılık dağılımlarını tartışacağız. Örneklem dağılımları ve Merkezi Limit Teoremi ışığında, tanımlayıcı istatistiklerden çıkarımsal istatistiklere geçilerek, güven aralıkları kavramı ve hipotez testi tanıtılacak ve örneklerle uygulamalı uygulama kazandırılacaktır. |
Dersin İçeriği | Bu ders; Temel Tanımlar, Betimleyici İstatistikler, ve İstatistiksel Grafikler,Olasılığa Giriş ve Bayes Rule,Sıkça Kullanılan Rastgele Değişkenler,Merkezi Limit Teoremi ve Örneklem Dağılımı,Güven Aralığı Kavramı,Betimleyici İstatistik Hesaplama Laboratuvarı,Güven Aralığı Hesaplama Laboratuvarı; konularını içermektedir. |
Dersin Öğrenme Kazanımları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
Bu dersin sonunda, öğrencilerin biyoistatistikteki temel terimlerin anlamlarını öğrenmelerini, temel istatistikleri tanımalarını ve istatistiksel grafiklerin faydasını anlamalarını bekliyoruz. | 16, 6, 9 | A |
Bu dersin sonunda, öğrencilerin farklı örnekleme yöntemlerini, farklı durumlardaki avantajlarını ve dezavantajlarını ayırt etmelerini, araştırmalarda çeşitli yanlılık türleri için anlayış geliştirmelerini bekliyoruz. | 10, 14, 16, 19, 20, 9 | A |
Bu dersin sonunda, öğrencilerin olasılığın teorik ve pratik anlamı hakkında bir anlayış geliştirmelerini ve olasılık yasalarını tanımalarını ve takdir etmelerini bekliyoruz. | 12, 16, 9 | A |
Bu dersin sonunda, öğrencilerin farklı rasgele değişkenleri tanımalarını, bunların olasılık özelliklerine aşinalık kazanmalarını bekliyoruz. | 16, 6, 9 | A |
Bu dersin sonunda, öğrencilerin Merkezi Limit Teoreminin önemini ve faydasını fark etmelerini ve örnek ortalaması, örnek oranı, örnek standart sapması gibi örnek istatistiklerinin olasılık dağılımlarının ardındaki mekanizmaları anlamalarını bekliyoruz. | 16, 9 | A |
Bu dersin sonunda, öğrencilerin tanımlayıcı istatistikten çıkarımsal istatistiğe geçişin önemini fark etmelerini ve örneklem ortalaması, örneklem oranı gibi tahmin ediciler aracılığıyla bir- ve iki-kitleli popülasyon parametrelerimiz hakkında kazandığımız güveni nasıl ölçeceğimiz konusunda anlayış geliştirmelerini bekliyoruz. | 10, 13, 16, 19, 6, 9 | A |
Öğretim Yöntemleri: | 10: Tartışma Yöntemi, 12: Problem Çözme Yöntemi, 13: Örnek Olay Yöntemi, 14: Bireysel Çalışma Yöntemi, 16: Soru - Cevap Tekniği , 19: Beyin Fırtınası Tekniği, 20: Tersine Beyin Fırtınası Tekniği, 6: Deneyimle Öğrenme Modeli, 9: Anlatım Yöntemi |
Ölçme Yöntemleri: | A: Klasik Yazılı Sınav |
Ders Akışı
Sıra | Konular | Ön Hazırlık |
---|---|---|
1 | Temel Tanımlar, Betimleyici İstatistikler, ve İstatistiksel Grafikler | Gerekmiyor |
2 | Olasılığa Giriş ve Bayes Rule | Gerekmiyor |
3 | Sıkça Kullanılan Rastgele Değişkenler | Olasılığa giriş |
4 | Merkezi Limit Teoremi ve Örneklem Dağılımı | Normal Dağılım |
5 | Güven Aralığı Kavramı | Merkezi Limit Teoremi ve Örneklem Dağılımları |
6 | Betimleyici İstatistik Hesaplama Laboratuvarı | |
7 | Güven Aralığı Hesaplama Laboratuvarı |
Kaynak |
1. Jay Kerns: Introduction to Probability and Statistics Using R, 1st Edition, G. Jay Kerns, ISBN: 978-0557249794 2. Rosner B. Fundamentals of biostatistics. Cengage learning; 8th Edition, ISBN: 978-1305268920 |
Ders notları, sunumlar |
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı | |||||||
No | Program Yeterliliği | Katkı Düzeyi | |||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
1 | PY1: İnsana ait (tıbbi) yapısal (morfolojik) ve işlevsel (fonksiyonel) normal yapıyı ve bozukluk (hastalık) durumlarını bilir. | ||||||
2 | PY2: Bozukluk (hastalık) durumlarının nedenlerinin temel bilimsel yaklaşımlarla araştırılması, tanısı ve tedavisi için gerekli yöntemleri bilir. | ||||||
3 | PY3: Bozukluk (hastalık) durumlarının nedenlerini, korunma yıllarını ve toplum sağlığının teşviki ve geliştirilmesi yöntemlerini bilir. | ||||||
4 | PY4: Sağlıkla ilgili bilgilerini ileri düzeyde geliştirebilme ve uygulayabilme yöntemlerini bilir. | ||||||
5 | PY5: Sağlıkla ilgili disiplinler arası ileri düzeyde bilgiye ulaşır, bilgiyi yorumlar ve uygular. | ||||||
6 | PY6: İnsan bedeninde yapısal ve fonksiyonel olarak tam bir klinik muayene yapar, sorunları tanımlar. | ||||||
7 | PY7: Teşhis için tetkik verilerini yorumlar ve klinik verilerle karşılaştırır ve çözüm önerilerini geliştirir. | ||||||
8 | PY8: Birey ve toplum sağlığının teşviki ve geliştirilmesi için uygun araçları seçip uygulayabilir. | ||||||
9 | PY9: Sağlıkla ilgili ileri düzeydeki bir çalışmayı bağımsız olarak planlar ve yürütür. | ||||||
10 | PY10: Birey ve toplum sağlığının teşviki ve geliştirilmesinde karşılaşılan sorunları çözmek için bireysel ve ekip üyesi olarak sorumluluk alır. | ||||||
11 | PY11: Teşhis ve tedavi için insan bedenine yapacağı her türlü uygulamanın sorumluluğunu alır. | ||||||
12 | PY12: Kişisel öğrenme gereksinimlerini belirler ve yaşam boyu öğrenmeye ilişkin olumlu tutum geliştirir. | ||||||
13 | PY13: Sağlık alanında edindiği bilgileri eleştirel bir yaklaşımla değerlendirir. | ||||||
14 | PY14: Hastayı, ilgili kişi ve kurumları ve toplumu sağlık sorunu ile ilgili bilgilendirir, çözüm önerilerini yazılı ve/veya sözlü olarak aktarır. | ||||||
15 | PY15: Sağlığın teşviki ve geliştirilmesi ile ilgili önerilerini verilerle destekleyerek disiplinler arası uzmanlarla paylaşır. | ||||||
16 | PY16: İngilizceyi en az Avrupa Dil Portföyü B1 Genel Düzeyinde kullanarak, alanındaki bilgileri izler ve iletişim kurar. | ||||||
17 | PY17: En az Avrupa Bilgisayar Kullanma Lisansı İleri Düzeyinde bilgisayar yazılımı ile bilişim ve iletişim teknolojilerini kullanır. | ||||||
18 | PY18: Sağlık alanı ile ilgili verilerin elde edilmesi, yorumlanması, uygulanması ve duyurulması aşamalarında toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik değerlere uygun hareket eder. | ||||||
19 | PY19: Sağlık alanı ile ilgili konularda strateji, politika ve uygulama planları geliştirebilir ve elde edilen sonuçları, kalite süreçleri çerçevesinde değerlendirebilir. | ||||||
20 | PY20: Sağlığın teşviki ve geliştirilmesi ile ilgili çalışmalarını nicel ve nitel verilerle destekleyerek disiplinler arası uzmanlarla sistemli bir biçimde paylaşır. | ||||||
21 | PY21: İş sağlığı ve güvenliği konularında yeterli bilince sahiptir. |
Değerlendirme Sistemi
Katkı Düzeyi | Mutlak Değerlendirme | |
Ara Sınavın Başarıya Oranı | 40 | |
Genel Sınavın Başarıya Oranı | 60 | |
Toplam | 100 |
AKTS / İşyükü Tablosu | ||||||
Etkinlik | Sayı | Süresi (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) | |||
Ders Saati | 8 | 2 | 16 | |||
Rehberli Problem Çözme | 2 | 2 | 4 | |||
Problem Çözümü / Ödev / Proje / Rapor Tanzimi | 0 | 0 | 0 | |||
Okul Dışı Diğer Faaliyetler | 8 | 2 | 16 | |||
Proje Sunumu / Seminer | 0 | 0 | 0 | |||
Kısa Sınav (QUİZ) ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 | |||
Ara Sınav ve Hazırlığı | 1 | 8 | 8 | |||
Genel Sınav ve Hazırlığı | 1 | 8 | 8 | |||
Performans Görevi, Bakım Planı | 0 | 0 | 0 | |||
Toplam İş Yükü (Saat) | 52 | |||||
Dersin AKTS Kredisi = Toplam İş Yükü (Saat)/30*=(52/30) | 2 | |||||
Dersin AKTS Kredisi: *30 saatlik çalışma 1 AKTS kredisi sayılmaktadır. |
Dersin Detaylı Bilgileri
Ders Tanımı
Ders | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
---|---|---|---|---|---|
BİYOİSTATİSTİĞE GİRİŞ | - | Senelik | 16+4 | - | 2 |
Ders Programı |
Ön Koşul Dersleri | |
Önerilen Seçmeli Dersler |
Dersin Dili | İngilizce |
Dersin Seviyesi | Lisans |
Dersin Türü | Kurul Dersi |
Dersin Koordinatörü | Prof.Dr. Mehmet KOÇAK |
Dersi Verenler | Prof.Dr. Mehmet KOÇAK |
Dersin Yardımcıları | |
Dersin Amacı | Bu ders, temel istatistiksel kavramların, istatistiksel analizde kullanılan ölçüm türlerinin ve örnekleme stratejilerinin ve araştırma tasarımı türlerinin tanıtılmasıyla başlar ve ardından istatistiksel grafik örnekleri gelir. Veri analizinin ilk adımı olarak tanımlayıcı istatistikler tanımlanacak ve örnekler tartışılacaktır. Olasılık kavramına kısa bir giriş yaptıktan sonra, Bernoulli, Binom, Negative Binom, Hypergeometric, Gaussian (Normal), Student-t, Ki-Kare ve F dağılımları gibi, istatistiksel analiz, test ve modellemede en sık kullanılan bazı olasılık dağılımlarını tartışacağız. Örneklem dağılımları ve Merkezi Limit Teoremi ışığında, tanımlayıcı istatistiklerden çıkarımsal istatistiklere geçilerek, güven aralıkları kavramı ve hipotez testi tanıtılacak ve örneklerle uygulamalı uygulama kazandırılacaktır. |
Dersin İçeriği | Bu ders; Temel Tanımlar, Betimleyici İstatistikler, ve İstatistiksel Grafikler,Olasılığa Giriş ve Bayes Rule,Sıkça Kullanılan Rastgele Değişkenler,Merkezi Limit Teoremi ve Örneklem Dağılımı,Güven Aralığı Kavramı,Betimleyici İstatistik Hesaplama Laboratuvarı,Güven Aralığı Hesaplama Laboratuvarı; konularını içermektedir. |
Dersin Öğrenme Kazanımları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
Bu dersin sonunda, öğrencilerin biyoistatistikteki temel terimlerin anlamlarını öğrenmelerini, temel istatistikleri tanımalarını ve istatistiksel grafiklerin faydasını anlamalarını bekliyoruz. | 16, 6, 9 | A |
Bu dersin sonunda, öğrencilerin farklı örnekleme yöntemlerini, farklı durumlardaki avantajlarını ve dezavantajlarını ayırt etmelerini, araştırmalarda çeşitli yanlılık türleri için anlayış geliştirmelerini bekliyoruz. | 10, 14, 16, 19, 20, 9 | A |
Bu dersin sonunda, öğrencilerin olasılığın teorik ve pratik anlamı hakkında bir anlayış geliştirmelerini ve olasılık yasalarını tanımalarını ve takdir etmelerini bekliyoruz. | 12, 16, 9 | A |
Bu dersin sonunda, öğrencilerin farklı rasgele değişkenleri tanımalarını, bunların olasılık özelliklerine aşinalık kazanmalarını bekliyoruz. | 16, 6, 9 | A |
Bu dersin sonunda, öğrencilerin Merkezi Limit Teoreminin önemini ve faydasını fark etmelerini ve örnek ortalaması, örnek oranı, örnek standart sapması gibi örnek istatistiklerinin olasılık dağılımlarının ardındaki mekanizmaları anlamalarını bekliyoruz. | 16, 9 | A |
Bu dersin sonunda, öğrencilerin tanımlayıcı istatistikten çıkarımsal istatistiğe geçişin önemini fark etmelerini ve örneklem ortalaması, örneklem oranı gibi tahmin ediciler aracılığıyla bir- ve iki-kitleli popülasyon parametrelerimiz hakkında kazandığımız güveni nasıl ölçeceğimiz konusunda anlayış geliştirmelerini bekliyoruz. | 10, 13, 16, 19, 6, 9 | A |
Öğretim Yöntemleri: | 10: Tartışma Yöntemi, 12: Problem Çözme Yöntemi, 13: Örnek Olay Yöntemi, 14: Bireysel Çalışma Yöntemi, 16: Soru - Cevap Tekniği , 19: Beyin Fırtınası Tekniği, 20: Tersine Beyin Fırtınası Tekniği, 6: Deneyimle Öğrenme Modeli, 9: Anlatım Yöntemi |
Ölçme Yöntemleri: | A: Klasik Yazılı Sınav |
Ders Akışı
Sıra | Konular | Ön Hazırlık |
---|---|---|
1 | Temel Tanımlar, Betimleyici İstatistikler, ve İstatistiksel Grafikler | Gerekmiyor |
2 | Olasılığa Giriş ve Bayes Rule | Gerekmiyor |
3 | Sıkça Kullanılan Rastgele Değişkenler | Olasılığa giriş |
4 | Merkezi Limit Teoremi ve Örneklem Dağılımı | Normal Dağılım |
5 | Güven Aralığı Kavramı | Merkezi Limit Teoremi ve Örneklem Dağılımları |
6 | Betimleyici İstatistik Hesaplama Laboratuvarı | |
7 | Güven Aralığı Hesaplama Laboratuvarı |
Kaynak |
1. Jay Kerns: Introduction to Probability and Statistics Using R, 1st Edition, G. Jay Kerns, ISBN: 978-0557249794 2. Rosner B. Fundamentals of biostatistics. Cengage learning; 8th Edition, ISBN: 978-1305268920 |
Ders notları, sunumlar |
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı
Dersin Program Yeterliliklerine Katkısı | |||||||
No | Program Yeterliliği | Katkı Düzeyi | |||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
1 | PY1: İnsana ait (tıbbi) yapısal (morfolojik) ve işlevsel (fonksiyonel) normal yapıyı ve bozukluk (hastalık) durumlarını bilir. | ||||||
2 | PY2: Bozukluk (hastalık) durumlarının nedenlerinin temel bilimsel yaklaşımlarla araştırılması, tanısı ve tedavisi için gerekli yöntemleri bilir. | ||||||
3 | PY3: Bozukluk (hastalık) durumlarının nedenlerini, korunma yıllarını ve toplum sağlığının teşviki ve geliştirilmesi yöntemlerini bilir. | ||||||
4 | PY4: Sağlıkla ilgili bilgilerini ileri düzeyde geliştirebilme ve uygulayabilme yöntemlerini bilir. | ||||||
5 | PY5: Sağlıkla ilgili disiplinler arası ileri düzeyde bilgiye ulaşır, bilgiyi yorumlar ve uygular. | ||||||
6 | PY6: İnsan bedeninde yapısal ve fonksiyonel olarak tam bir klinik muayene yapar, sorunları tanımlar. | ||||||
7 | PY7: Teşhis için tetkik verilerini yorumlar ve klinik verilerle karşılaştırır ve çözüm önerilerini geliştirir. | ||||||
8 | PY8: Birey ve toplum sağlığının teşviki ve geliştirilmesi için uygun araçları seçip uygulayabilir. | ||||||
9 | PY9: Sağlıkla ilgili ileri düzeydeki bir çalışmayı bağımsız olarak planlar ve yürütür. | ||||||
10 | PY10: Birey ve toplum sağlığının teşviki ve geliştirilmesinde karşılaşılan sorunları çözmek için bireysel ve ekip üyesi olarak sorumluluk alır. | ||||||
11 | PY11: Teşhis ve tedavi için insan bedenine yapacağı her türlü uygulamanın sorumluluğunu alır. | ||||||
12 | PY12: Kişisel öğrenme gereksinimlerini belirler ve yaşam boyu öğrenmeye ilişkin olumlu tutum geliştirir. | ||||||
13 | PY13: Sağlık alanında edindiği bilgileri eleştirel bir yaklaşımla değerlendirir. | ||||||
14 | PY14: Hastayı, ilgili kişi ve kurumları ve toplumu sağlık sorunu ile ilgili bilgilendirir, çözüm önerilerini yazılı ve/veya sözlü olarak aktarır. | ||||||
15 | PY15: Sağlığın teşviki ve geliştirilmesi ile ilgili önerilerini verilerle destekleyerek disiplinler arası uzmanlarla paylaşır. | ||||||
16 | PY16: İngilizceyi en az Avrupa Dil Portföyü B1 Genel Düzeyinde kullanarak, alanındaki bilgileri izler ve iletişim kurar. | ||||||
17 | PY17: En az Avrupa Bilgisayar Kullanma Lisansı İleri Düzeyinde bilgisayar yazılımı ile bilişim ve iletişim teknolojilerini kullanır. | ||||||
18 | PY18: Sağlık alanı ile ilgili verilerin elde edilmesi, yorumlanması, uygulanması ve duyurulması aşamalarında toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik değerlere uygun hareket eder. | ||||||
19 | PY19: Sağlık alanı ile ilgili konularda strateji, politika ve uygulama planları geliştirebilir ve elde edilen sonuçları, kalite süreçleri çerçevesinde değerlendirebilir. | ||||||
20 | PY20: Sağlığın teşviki ve geliştirilmesi ile ilgili çalışmalarını nicel ve nitel verilerle destekleyerek disiplinler arası uzmanlarla sistemli bir biçimde paylaşır. | ||||||
21 | PY21: İş sağlığı ve güvenliği konularında yeterli bilince sahiptir. |
Değerlendirme Sistemi
Katkı Düzeyi | Mutlak Değerlendirme | |
Ara Sınavın Başarıya Oranı | 40 | |
Genel Sınavın Başarıya Oranı | 60 | |
Toplam | 100 |